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摘要
外文摘要
引文資料
題名:
EM及MCMC演算法在多源不完整時間數列資料的應用
書刊名:
統計與資訊評論
作者:
許玉雪
/
張婉姿
/
陳金佑
作者(外文):
Hsu, Esher
/
Chang, Wan-tzu
/
Chen, Chin-yu
出版日期:
2016
卷期:
17
頁次:
頁1-23
主題關鍵詞:
多源不完整時間數列
;
缺失資料
;
狀態空間模型
;
卡門轉換
;
EM演算法
;
馬可夫蒙地卡羅法
;
Multi-source incomplete time series data
;
Missing data
;
State-space model
;
Kalman filter
;
EM algorithm
;
Markov chain Monte Carlo
原始連結:
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相關次數:
被引用次數:期刊(0) 博士論文(0) 專書(0) 專書論文(0)
排除自我引用:0
共同引用:
3
點閱:3
不同來源的時間數列資料因其抽樣設計或估計方法的不同常有不一致的現象,而此不一致的時間數列資料其缺失狀況也可能不同,如何估計此一「多源不完整時間數列資料」背後隱藏的真實時間數列資料是本文的重點。本文主要探討EM 演算法及MCMC演算法在此一「多源不完整時間數列資料」之應用,透過模擬方式,比較分析EM 演算法、MCMC-M 演算法及MCMC-KF (結合MCMC 與卡門轉換)三種演算法在處理「多源不完整時間數列資料」的表現。模擬結果顯示,對於估計「多源不完整時間數列資料」背後隱藏的真實母體數列而言,EM 演算法與本研究所提出MCMC-KF 演算法都有不錯的表現,而MCMC-KF 演算法比EM 演算法更能精確地找到潛在真實的母體數列。最後並應用兩個來源的白肉雞價格資料進行實證分析。
以文找文
A time series data could be collected from different sourceswhichare usually inconsistent andmay have different missingpatterns. This study aims to introduce an application of EM and MCMC methods for estimating the real hiddenseries of the "multi-source incomplete time series". Three methods, namely, EM, MCMC-M, and MCMC-KF (MCMC with Kalman filter) were introduced to deal withmulti-source incomplete time series. A Monte Carlo simulation was used to compare their estimation performance. The simulation results showed that both of EM and MCMC-KF methods had a good estimation performance. The study results also indicated that MCMC-KF proposed by this study had a better performance to catch the real unobserved (hidden) time series based upon the estimation precision. A practical applicationwas conducted on the time series data of chicken prices from two sources.
以文找文
期刊論文
1.
Rubin, D. B.(1976)。Inference and missing data。Biometrika,63(3),581-592。
2.
Metropolis, N.、Ulam, S.(1949)。The Monte Carlo Method。Journal of the American Statistical Association,44,335-341。
3.
許玉雪、林建宏(20081000)。插補法在不同缺失機制下之比較分析。統計與資訊評論,10,19-39。
延伸查詢
4.
Hastings, W. K.(1970)。Monte Carlo sampling methods using Markov chains and their applications。Biometrika,57(1),97-109。
5.
Shumway, R. H.、Stoffer, D. S.(1982)。An Approach to time series smoothing and forecasting using the EM algorithm。Journal of Time Series Analysis,3(4),253-264。
6.
Chib, S.、Greenberg, E.(1995)。Understanding the Metropolis-Hastings algorithm。The American Statistician,49(4),327-335。
7.
Kalman, R. E.、Bucy, B. S.(1961)。New Results in Linear Filtering and Prediction Theory。Transactions of the ASME, Series D, Journal of Basic Engineering,83,95-108。
8.
Kalman, R. E.(1960)。A New Approach to Linear Filtering and Prediction Problems。Transactions of the ASME, Series D, Journal of Basic Engineering,82(1),35-45。
9.
Chib, S.、Greenberg, E.(1996)。Markov chain Monte Carlo simulation methods in econometrics。Econometric Theory,12(3),409-431。
10.
Beale, E. M. L.、Little, R. J. A.(1975)。Missing Values in Multivariate Analysis。Journal of the Royal Statistical Society B,37,129-146。
11.
Chib, S.、Nardari, F.、Shephard, N.(2002)。Markov Chain Monte Carlo Methods for Stochastic Volatility Models。Journal of Econometrics,108,281-316。
12.
Metropolis, N.、Rosenbluth, A. W.、Rosenbluth, M. N.、Teller, A. H.、Teller, E.(1953)。Equations of State Calculations by Fast Computing Machines。The Journal of Chemical Physics,21(6),1087-1092。
13.
Akaike, Hirotugu(1974)。Markovian representation of stochastic processes and its application to the analysis of autoregressive moving average processes。Annals of the Institute of Statistical Mathematics,26,363-387。
會議論文
1.
Orchard, T.、Woodbury, M. A.(1972)。A Missing Information Principle: Theory and Applications。The Sixth Berkeley Symposium on Mathematical Statistics and Probability,697-715。
研究報告
1.
Neal, R. M.(1993)。Probabilistic Inference Using Markov Chain Monte Carlo Methods (計畫編號:CRG-TR-93-1)。Department of Computer Science University of Toronto。
圖書
1.
Ross, S. M.(2000)。Introduction to Probability Models。New York:Harcourt Academic Press。
2.
Little, Roderick J. A.、Rubin, Donald B.(2002)。Statistical analysis with missing data。John Wiley。
3.
Kalman, R.、Arbib, M.、Falb, P.(1969)。Topics in Mathematical System Theory。McGraw Hill。
推文
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